挑選保養美妝品的眉角很多，開架商品挑的眼睛都花了，而且要多花時間找自己喜歡的，不然往往瓶瓶罐罐堆滿房
最近這一款【Bigan 明色】綠蘆薈清爽保濕化妝水4入組(170mL*4)真的大推啊！
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找東西就是這樣，多找多比較就對了！~~~
【Bigan 明色】綠蘆薈清爽保濕化妝水4入組(170mL*4)這個cp值真的無庸置疑，網路上的開箱體驗文很多，代表真的值得入手～~
這邊教大家六大祕訣挑選保養與彩妝品的訣竅
1. 閱讀標籤成分
2. 選擇適合你皮膚的保養品
3. 金錢不代表一切
4. 一次只測試一種保養品
5. 追蹤妳的成效
6. 多多參考別人的意見
大家看到我的分享再看看別人的，就知道我推薦的很不錯瞭吧
我比較常去momo買這類產品，送貨速度快，而且收到貨品想退貨，速率又快，真的很大推
而且遇到周年慶，母親節，雙十一啦都會有許多優惠，這是我最常逛的理由，相信你也是
而這個【Bigan 明色】綠蘆薈清爽保濕化妝水4入組(170mL*4)是我在閒逛MOMO時，猛然看到的產品
簡直是超級驚艷啊！
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下訂後，也是很快到貨，效率驚人啊，我相信在這商城買過的朋友應該都知道他們的速度吧
所以我個人對【Bigan 明色】綠蘆薈清爽保濕化妝水4入組(170mL*4)的評比如下
外觀質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
品牌名稱
品牌定位
- 開架
包裝組合
- 多入組
功效
- 保濕
- 緊緻
- 角質調理
適用於
- 中性肌膚
- 油性肌膚
- 乾性肌膚
- 混合肌膚
產地
- 日本
商品規格
- 【明色】綠蘆薈清爽保濕化妝水2入組 170mL*4
重量： 170mL*4
產地：日本
◎使用後若有過敏請即刻停止使用，並請教醫生。
◎退貨時務必附回原完整商品、贈品、包裝外盒均齊全。
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熱點新知搶先報
... 語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。 藉助語音交互技術的電子病歷系統將實現高效診療和數據共享，基於其語音技術的解決方案在美國醫療機構中覆蓋率超過72%，每年幫助美國醫生記錄一億病人的數據，語音識別準確率高達99%。 我國從2016年前後已開始逐步試點落地醫療語音識別技術，科大訊飛至今已與301醫院、瑞金醫院、北京大學口腔醫院、安徽省立醫院等實施合作協議。「基於語音的門診病歷採集系統」是訊飛醫療智能語音的主要產品之一，其產業規模及市場占有率位居全國首位。語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。 目錄： 01 什麼是ASR，它是如何工作的？ 02 ASR語音識別在智慧醫療領域中的應用有哪些？ 03 一些ASR系統構建的經驗分享 什麼是ASR，它是如何工作的？ 語音識別（Automatic Speech Recognition），一般簡稱ASR，就是將一段語音信號轉換成相對應的文本信息，系統主要包含特徵提取、聲學模型，語言模型以及字典與解碼四大部分，其中為了更有效地提取特徵往往還需要對所採集到的聲音信號進行濾波、分幀等預處理工作，把要分析的信號從原始信號中提取出來;之後，特徵提取工作將聲音信號從時域轉換到頻域，為聲學模型提供合適的特徵向量;聲學模型中再根據聲學特性計算每一個特徵向量在聲學特徵上的得分;而語言模型則根據語言學相關的理論，計算該聲音信號對應可能詞組序列的機率;最後根據已有的字典，對詞組序列進行解碼，得到最後可能的文本表示。 語音識別原理流程：「輸入——編碼——解碼——輸出」 ... 語音識別，大體可分為「傳統」識別方式與「端到端」識別方式，其主要差異體現在聲學模型上。「傳統」方式的聲學模型一般採用隱馬爾可夫模型（HMM），而「端到端」方式一般採用深度神經網絡（DNN）。 語音識別的應用，就這麼簡單？不是的，在實際場景，有很多種異常情況，都會導致語音識別的效果大打折扣，比如距離太遠了不行，發音不標準不行，環境嘈雜不行，想打斷也不行，等等。所以，還需要有各種解決方案來配合。那麼我們來看看這個語音識別在醫療領域應用有什麼？ ASR語音識別在智慧醫療領域中有哪些應用？ 電子病歷與檢查報告智能語音錄入 -與門診、住院醫生工作站，醫技報告工作站等集成，將醫生說話內容轉錄成文字信息錄入門診病歷、住院病歷、檢查報告等文本輸入位置。語音錄入系統功能支持插入、修改、刪除等常規編輯命令，也支持部分複雜的操作，如光標移動、換行、撤銷等。 移動護理智能語音錄入-與移動護理工作站集成，通過PDA，護士在床旁說話內容將轉錄成文字信息錄入護理信息系統中。大量文本信息錄入與電子病歷、檢查報告錄入功能相似，同時，支持護理類表格信息的智能化填入，例如血壓、脈搏、呼吸等數據。 非接觸式智能語音數據交互-在非接觸的醫療環境下，通過語音實現非接觸式數據獲取。臨床醫生、科研工作者或者正在手術的醫生通過口述檢索條件，系統獲取特定參數，與各工作站進行交互，獲得滿足檢索條件的相關數據，包括患者基本信息、檢查、檢驗、醫囑、影像等。 一些ASR系統構建經驗分享 經驗#1 為了使醫護人員所讀的識別出來的詞序列和標準的詞序列之間保持一致，降詞次錯誤率。所以我們在選擇對接廠商的時候需要站在純產品體驗角度去判別詞／句錯誤率是否能被商用。 經驗#2 醫護人員在遠近場識別場景，比如使用語音輸入法時，用戶可以用手按著語音按鍵說話，結束之後鬆開，由於近場情況下信噪比（signal to noise ratio, SNR）比較高，信號清晰，簡單算法也能做到有效可靠。但遠場識別場景下，用戶不能用手接觸設備，這時受噪聲影響比較大，SNR較低，必須使用VAD了。 經驗#3 關於喚醒，什麼時候醫護人員才能通知機器開始語音識別，那麼在近場識別時，用戶可以點擊按鈕後直接說話，但是遠場識別時，需要在VAD檢測到人聲之後，進行語音喚醒，相當於叫這個AI（機器人）的名字，引起ta的注意，比如蘋果的「Hey Siri」，喚醒你的蘋果手機後，語音收錄便開始了，但是在喚醒方面我們需要注意的是功耗、喚醒率以及誤喚醒。 因為這些都會影響工作的進度和醫護人員的用戶體驗感。 經驗#4 在診室、放射、b超室、等各種複雜環境下，會有噪音、混響、人聲干擾、回聲等各種問題。特別是遠場環境，要求拾音麥克風的靈敏度高，這樣才能在較遠的距離下獲得有效的音頻振幅，同時近場環境下又不能爆音（振幅超過最大量化精度）。 整體來說，遠場語音識別時，需要前後端結合去完成。一方面在前端使用麥克風陣列硬體，對聲源定位並通過自適應波束進行語音增強，在前端完成遠場拾音，並解決噪聲、混響、回聲等帶來的影響。另一方面，由於近場、遠場的語音信號，在聲學上有一定的規律差異，所以在後端的語音識別上，還需要結合基於大數據訓練、針對遠場環境的聲學模型，才能較好解決識別率的問題。 經驗#5 在傳統的語音喚醒方案中，是一次喚醒後，進行語音識別和交互，交互完成再進入待喚醒狀態。但是在實際患者與醫護的交流中，人是可以與多人對話的，而且支持被其他人插入和打斷。這種情況下一般採用全雙工的做法來區分聲源。 end 文章來自社區簽約作者：Rolia
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文章來源取自於：
壹讀 https://read01.com/mznn4E4.html
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